基于多模态眼动识别的乒乓球运动员动作预测

摘要：

眼动的速度最高可达到600°/s，具有比人手更灵敏的反应，因此有更好的实时性和应激性，通过眼动识别可以准确反映人体的动作特征，实现动作的判断和预测。采用眼动识别的图像处理算法实现对乒乓球运动员的动作预测，提高攻球效能，改进乒乓球攻击和防御的目的性。传统方法中对乒乓球运动员的眼动识别算法采用边缘特征融合算法，对运动员的动作变换跟踪性能不好，提出一种基于多模态融合眼动识别的乒乓球运动员动作预测算法。提取边缘特征，进行虹膜定位设计，统计搜索区域灰度直方图分布，建立虹膜颜色与边缘联合特征模板，通过多模态融合眼动时变分析，采用从粗到细的处理方法，在减少匹配对应项的同时进行动作预测相关系数匹配，预测跟踪目标中心，实现动作预测，仿真结果表明，算法对运动员的动作预测准确度高，实现对乒乓球运动员动作的实时跟踪和识别。

关键词：乒乓球、图像处理、眼动识别、动作预测

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省社科联项目SKL-2014-2824；郑州航院青年基金项目2014162001。

在线出版日期：2015-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：43-45